# 김현우 · Cover Letter

AI 도구 활용 워크플로우와 웹 성능 엔지니어링을 중심으로 한 자기소개.

## 소개

### 프론트엔드 엔지니어
2017 — 현재

#### 8년간의 다양한 경험

스타트업부터 대기업까지 다양한 환경에서 웹 애플리케이션을 개발해왔습니다.

현재 한샘에서 파트 리드로서 AI 도구를 활용한 개발 워크플로우 구축과 웹 성능 최적화를 리드하고 있습니다.

## 성장 과정

### 초기 커리어
2017 — 2020

#### 텀블벅 → 인프랩

개발자로 시작해 파트 리드까지, 코드를 작성하는 것만큼 팀이 일하는 방식을 개선하는 일에 관심을 가졌습니다.

정적 코드 분석 도입, 코드 리뷰 프로세스 정착, 스프린트 기반 개발 문화 구축 등 작은 개선들을 꾸준히 시도했습니다.

### 도메인 확장기
2021 — 2022

#### 한화생명

API mocking 전략을 도입해 프론트엔드-백엔드 병렬 개발을 실현했습니다.

#### 슈퍼메이커즈

커머스 풀스택 플랫폼을 설계하고 리드했습니다.

### 현재
2023 — 현재

#### 한샘 파트 리드

- 웹 성능 최적화: 번들 사이즈 40% 감소, OOM 이슈 해결
- Swagger MCP Server를 직접 개발해 오픈소스로 공개
- 팀의 개발 생산성을 높이는 도구와 워크플로우를 만드는 일에 집중

## 핵심 역량

### ① AI 도구 활용 워크플로우 설계
생산성과 품질의 균형

#### AI 코딩 도구의 체계적 활용

AI 코딩 도구는 강력하지만, 그 자체로 품질을 보장하지는 않습니다.

AI가 일관된 결과를 내도록 워크플로우를 설계하고, 사람이 검증해야 할 지점을 명확히 하는 일에 집중하고 있습니다.

#### 주요 성과

- Swagger MCP Server 개발 및 오픈소스 공개 (@hynu/swagger-mcp)
- Figma MCP Server 도입으로 디자인-코드 일관성 확보
- 팀 기반 Agentic Coding Workflow 표준화 및 파일럿 검증 리드
- AI 생성 코드의 리뷰 포인트와 검증 기준 수립

### ② 웹 성능 엔지니어링
사용자 경험 중심의 최적화

#### 정량적 성능 개선

사용자 경험과 직결되는 성능 지표를 정량적으로 개선합니다.

#### 주요 성과

- Memory Leak/OOM 장애 원인 분석 및 해결
- Core Web Vitals(LCP, TBT, CLS) 개선 계획 수립 및 실행
- 디자인 시스템 번들 사이즈 40% 감소
- Unused bytes 최적화로 스크립트 실행시간 22% 감소
- Google Page Speed Insights 모니터링 시스템 구축 (자사/타사 비교)

### ③ 프로세스 기반 리더십
지속 가능한 팀 빌딩

#### 프로세스로 품질 담보

개인의 역량에 의존하지 않고, 프로세스로 품질을 담보하는 팀을 만듭니다.

#### 주요 성과

- 인프랩: 유닛 테스트, 코드 리뷰, 데일리 스크럼 도입
- 한화생명: API mocking 전략으로 개발 병렬화 실현
- 한샘: 표준화된 워크플로우로 AI 도구 활용의 일관성 확보

## 앞으로의 방향

### 실험과 검증의 균형
지속적인 성장

#### AI 시대의 새로운 과제

AI 도구는 개발 속도를 높여주지만, 동시에 리뷰 부담 증가, 맥락 유실, 품질 편차라는 새로운 과제를 만들어냅니다.

이러한 트레이드오프를 직접 경험하며 워크플로우를 다듬어가고 있습니다.

#### 앞으로의 목표

새로운 도구의 가능성을 열린 자세로 실험하되, 실제 팀 환경에서 검증된 방식을 만들어가는 개발자로 성장하고자 합니다.